Crop, genotype, and field environmental conditions shape bacterial and fungal seed epiphytic microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Seeds are reproductive structures able to carry and transfer microorganisms that play an important role in plant fitness. Genetic and external factors are reported to be partly responsible for the plant microbiome assemblage, but their contribution in seeds is poorly understood. In this study, wheat, canola, and lentil seeds were analyzed to characterize diversity, structure, and persistence of seed-associated microbial communities. Five lines and 2 generations of each crop were subjected to high-throughput amplicon sequencing of the 16S rRNA and internal transcribed spacer (ITS) regions. Bacterial and fungal communities differed most by crop type (30% and 47% of the variance), while generation explained an additional 10% and 15% of the variance. The offspring (i.e., generation harvested in 2016 at the same location) exhibited a higher number of common amplicon sequence variants (ASVs) and less variability in microbial composition. Additionally, in every sample analyzed, a "core microbiome" was detected consisting of 5 bacterial and 12 fungal ASVs. Our results suggest that crop, genotype, and field environmental conditions contributed to the seed-associated microbial assemblage. These findings not only expand our understanding of the factors influencing the seed microbiome but may also help us to manipulate and exploit the microbiota naturally carried by seeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».